Deep SHAP 深度学习模型的可解释性分析
Deep SHAP是一种用于解释深度学习模型的技术，基于Shapley值的思想，通过计算每个特征对决策函数的局部贡献度量来解释模型预测结果。该方法起源于2017年Luca Ancona等提出的SHapley Additive exPlanation（SHAP）技术，并结合分散度量方法用于特征重要性分析。其核心思想是通过生成特征集合合集，利用合作博弈论的思路计算每个特征的Shapley值，从而确定特征对预测结果的贡献。Deep SHAP的算法流程包括确定样本、计算收益及标签预测值、生成特征集合合集并计算Shapley值，最终返回特征重要性解释。此外，Deep SHAP与DeepLIFT方法在优化计算复杂度和理论基础方面有显著差异。在MNIST数据集上的应用展示了Deep SHAP在模型解释性测试中的有效性。
Deep SHAP 深度学习模型的可解释性分析
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1. 简介
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- 1.1 起源
- 1.2 基本思想
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2. 算法实现过程
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3. 基于Deep SHAP的MNIST数据集的可解释性测试
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- 3.1 基于TensorFlow 2框架的模型训练
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3.2 通过Shap库对模型进行解释
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4. Deep lift和deep shap差异性
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参考文献资料
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1. 简介
Deep SHAP 算法是一种用于解释深度学习模型的工具，它通过将各个特征的重要性与其对应的输出结果关联起来进行说明。下面我们将深入探讨Deep SHAP的工作原理。
1.1 起源
SHAP方法（SHapley Additive exPlanation）是由Luca Ancona及其合著者于2017年提出的模型解释技术。该方法源于Shapley值理论，是一种度量方法，用于分析复杂模型中各特征对输出结果的影响程度。
1.2 基本思想
DeepSHAP的核心机制旨在评估每个特征对决策函数的局部贡献度量。该特征在局部贡献的大小上，通过Shapley值进行计算，其在所有可能的特征组合中占据的权重。
2. 算法实现流程
DeepSHAP算法涉及一个深度学习模型和一个具体样本X，其输出为特征重要性评估结果。该算法的过程主要包括以下关键步骤：首先，初始化权重基础；其次，计算梯度值；最后，对各特征进行累加求和。
明确需要解释的样本；
计算生成的收益以及标签的预测结果。
为了更清晰地解释预测结果，一个合理的参考值通常基于训练数据集的平均值或中位值进行预测。
构建特征集合合集，并基于交通指挥和合作博亦的理论框架，系统性地计算每个特征的Shapley值，以系统性地评估其对预测结果的贡献。通过返回每个特征的Shapley值，可以为特征选择提供清晰的解释，并深入解析特定样本的预测结果。
3. 基于Deep SHAP的MNIST 数据集可解释性测试
3.1 利用Tensorflow2进行模型训练过程
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import shap
# Load MNIST dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
# Preprocess data
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
x_train = tf.expand_dims(x_train, axis=-1)
x_test = tf.expand_dims(x_test, axis=-1)
# Define model architecture
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),
keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3,3), activation='relu'),
keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Compile model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Train model
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))3.2 利用shap包对模型解释
# Explain model with Deep SHAP
explainer = shap.DeepExplainer(model, x_train[:100])
shap_values = explainer.shap_values(x_test[:1])
shap.image_plot(shap_values, x_test[:1])4. Deep lift和deep shap差异性
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参考文献资料
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